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Master 2 mention analyse et politique économiques - Parcours data science pour l'économie et l'entreprise

Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 01_GE464311
Organisme responsable : CFA Universitaire (ouvre dans un nouvel onglet)

Nouvelle recherche

Référentiels

Code Rome

  • K1401 Conception et pilotage de la politique des pouvoirs publics
  • K1404 Mise en oeuvre et pilotage de la politique des pouvoirs publics
  • K2401 Recherche en sciences de l'homme et de la société
  • M1403 Études et prospectives socio-économiques

Formacode

  • 13057 : Politique économique
  • 13127 : Comptabilité nationale
  • 13129 : Prévision économique

Présentation de la formation

Objectifs

Le parcours Data Science pour l'Économie et l'Entreprise - DS2E (Data Science for Economics and Business) s'adresse aux étudiants intéressés par la science des données dans le domaine de l'économie et de la gestion. Aujourd'hui, il s'agit d'un enjeu majeur visant à relever de réels défis pour les entreprises et les acteurs économiques en général. Le développement soutenu de la saisie, du stockage et du calcul des données permet la production, la gestion, le…

Le parcours Data Science pour l'Économie et l'Entreprise - DS2E (Data Science for Economics and Business) s'adresse aux étudiants intéressés par la science des données dans le domaine de l'économie et de la gestion.
Aujourd'hui, il s'agit d'un enjeu majeur visant à relever de réels défis pour les entreprises et les acteurs économiques en général.
Le développement soutenu de la saisie, du stockage et du calcul des données permet la production, la gestion, le traitement et l'analyse d'ensembles de données de plus en plus volumineux.
La granularité et la multidimensionnalité de ces données offrent des avantages aux économistes et aux gestionnaires pour identifier les tendances économiques lorsqu'elles surviennent, une meilleure perception des effets des différentes politiques et chocs économiques, une amélioration significative des mesures et la construction de nouveaux indicateurs de performance.
Les étudiants du Master DS2E seront initiés aux techniques quantitatives les plus récentes qui permettent d'extraire de la valeur à partir des Big Data et d'influencer les décisions stratégiques des organisations opérant dans des contextes hétérogènes. 

Programme de la formation

Master en alternance (contrat d'apprentissage ou contrat de professionnalisation).
- UE Advanced programming and data visualization.
- UE Machine learning.
- UE Deep learning.
- UE Digital economy and technological change.
- UE Big Data, business analytics and data management.
- UE Stage.

Validation et sanction

titre diplôme homologué

Type de formation

Certifiante

Niveau de sortie

Bac + 5 et plus

Durée, rythme, financement

Modalités d'alternance

Année 2 : Contrat d'apprentissage (CA) Durée en centre: 3 Semaine(s) Durée en entreprise: 2 Semaine(s)

Financement

Conventionnement
Oui
Financeur
  • OPCO

    Programme : Apprentissage

Conditions d'accès

Publics visés

  • Demandeur d'emploi
  • Public de la formation initiale

Niveau d'entrée

Bac + 3 et 4

Conditions spécifiques et prérequis

Avoir validé la 1ère année du Master ou présenter un titre équivalent. Être admis à suivre la formation (sur dossier et entretien - candidature via le portail ecandidat.unistra.fr). Être recruté en apprentissage par une entreprise ou disposer d'une promesse d'embauche en apprentissage.

Modalités d'accès

  • Accessible en contrat d'apprentissage
  • Accessible en contrat de professionnalisation

Lieu de réalisation de l'action

Modalités d'enseignement

Formation entièrement en présentielle

Adresse

61 Avenue de la Forêt Noire
67000 Strasbourg

Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Début

Fin

Adresse d'inscription
61 Avenue de la Forêt Noire
67000 Strasbourg
État du recrutement
Ouvert
Modalités
Entrées / Sorties à dates fixes